Геопространственный анализ данных на Python

Представляю вашему вниманию курс, который я недавно опубликовал на Степике — Геопространственный анализ данных на Python

Курс посвящен работе с векторными геоданными в экосистеме Python: от картографических проекций и геометрий — до дорожных сетей, изохрон и интерактивных карт. С небольшим уклоном в GeoML.

В курсе вы с нуля освоите:

• Работу с геометриями (точки, линии, полигоны) и проекциями

• GeoPandas: фильтрация, объединение, агрегация геоданных

• Расчёт расстояний, площадей, зон доступности

• Дорожные сети: кратчайшие маршруты, изохроны (OSMnx, NetworkX)

• Геокодирование и пространственные индексы (H3, S2, Geohash)

• Визуализация: от Matplotlib до интерактивных карт на Folium и Kepler.gl

• Построение геопризнаков для ML

• Источник открытых геоданных — OpenStreetMap

Максимум практики: более 70 тематических задач на написание кода с автоматической проверкой. А в конце вас ждет финальное соревнование — на Kaggle.

Современный cтек: GeoPandas, Shapely, OSMnx, Folium, Kepler.gl, H3, Geopy, Contextily и другие.

Курс платный. Следующие две недели по промокоду FIRST предоставляется скидка 50%.

Мои курсы: Разработка LLM с нуля | Алгоритмы Машинного обучения с нуля | Геопространственный анализ данных на Python